| 年度 | 2003 |
|---|---|
| 科目名 | 知能情報学 |
| 教員名 | 鈴木 昇一 |
| 授業概要 | マルチメディアの取り扱いに関する知能情報学が説明される。マルチメディア情報の知能処理に伴い、情報量の減少が認められることが必要である。マルチメディア情報の知能的取り扱いに関する基礎、マルチメディア情報を加工し、処理の目的に応じ認識を行う手法(コンピュータ・グラフィクスと逆の処理手法)が説明される。マルチメディア情報の表象化・知覚・記憶・連想・検索・学習・認識・理解の手法が説明される。 |
| 授業計画 | マルチメディアパターンの、ベクトル(内積の定義された線形空間としてのヒルベルト空間の元)による表現 マルチメディアパターンのモデルとは? 表象化とは? 簡略化とは? マルチメディアパターンを分類する規準を規定する類似度関数 SM とは? マルチメディアパターン間の類似性・相違性を計る物差しとは? 最大類似度による、マルチメディアパターンの連想形記憶法・認識法・検索法 マルチメディアパターンから、知識を抽出して、解釈しながら検索する手法 |
| 評価方法 | ペーパtest、レポート、出席点などの総合評価 |
| 教科書 | |
| 参考書 | |
| メッセージ | 古典的な人工知能は講義題目「人工知能」で説明される。 |